預測行銷：您需要了解的一切

什麼是預測行銷？

預測行銷是分析客戶資料以預測未來行為和偏好的實踐。 它依賴人工智慧和機器學習，使企業能夠制定有針對性的、相關的和個人化的行銷策略。

您可以將預測行銷視為源自預測智慧的可行見解，這是一種使用歷史資料和各種統計演算法來識別未來結果可能性的技術能力。

正如我們將在本指南中討論的，預測也可以有不同的形式。 您可以預測哪些客戶可能會購買、他們最有可能參與哪個管道、他們接下來想看到哪些產品等等。

例如，亞馬遜、Netflix 等品牌會分析大量資料集，以建立高度針對性的預測，並確定您希望看到哪些產品或內容。 這對他們來說至關重要，因為他們擁有龐大的產品目錄，很容易讓使用者不知所措。

預測行銷的 6 個好處

預測行銷為尋求改善客戶體驗、收入和保留率的數據驅動行銷人員帶來了許多優勢。

1. 更高的客戶滿意度和參與度

正如我們所說，預測行銷使用過去的數據來了解現有客戶的喜好、需求和需求。 透過分析過去的購買、瀏覽行為和特定管道的互動等數據點，預測行銷技術可以準確地猜測未來可能會吸引他們的內容。

對顧客來說，這就像走進商店，你看到的一切都與你的品味和願望完美契合。 這種程度的個人化讓您感到被理解和重視，同時加深您與品牌的連結。

客戶滿意度通常會轉化為品牌忠誠度，並更有可能與他人分享正面的體驗，以及在未來重新參與品牌。

2. 最佳客戶定位、細分與預算分配

許多企業對其目標受眾有一個粗略的了解，例如“紐約 20-30 歲的女性”，但這種方法相當寬泛，沒有考慮每個客戶的偏好和行為的獨特差異。

預測行銷可以幫助您消除大量猜測，並做出真正的數據驅動決策。

透過深入剖析和理解客戶數據，預測演算法使企業不僅可以根據購買歷史、人口統計和位置等經典特徵，還可以根據他們的購買可能性、預計支出、折扣親和力等來準確定位每個客戶。

3.更高的轉換率

有針對性的方法使客戶更有可能購買，因為他們看到對他們真正重要的訊息和產品推薦。

例如，如果有人經常在您的網站上瀏覽運動裝備，預測行銷會建議向他們展示有關您最新運動裝備的廣告、網站內容或電子郵件。

但這不僅僅是相關性。 時機也很關鍵。 預測行銷有助於找出接觸客戶的最佳時機。 也許有些顧客早上第一件事就是檢查電子郵件，而有些顧客則更有可能在深夜網上購物。 透過使用數據來了解這些習慣，預測行銷可確保您的訊息在正確的時刻到達客戶面前。

4.更聰明的折扣活動

如前所述，許多電子商務商店不斷推出折扣來吸引顧客購買。 然而，這可能會侵蝕他們的利潤率。

預測行銷可讓您瞄準具有最高意願（即購買可能性較高）的用戶，因此您可以以正常價格向這些客戶推銷產品，而不是浪費您的折扣，因為他們無論如何都可能會購買。 另一方面，預測細分還可讓您定位具有高折扣親和力的客戶。

這兩種策略都可以保護您的利潤率，並幫助您做出有關折扣的明智行銷決策。

5. 更高的收入、AOV 和 LTV

預測行銷使您能夠培養長期關係並提高收入、平均訂單價值 (AOV) 和客戶終身價值 (LTV) 等關鍵指標。

例如，Insider 的人工智慧智慧推薦系統可以根據每個客戶的獨特需求和興趣向他們展示不同的產品。 這意味著您可以利用客戶過去的行為數據來確定他們將來希望看到哪些產品。

Insider還有一個自動推薦演算法（稱為Chef），可以透過測試最熱門商品、最暢銷商品、基於用戶、最高折扣、新品和趨勢商品演算法來自動檢測最佳推薦策略，以獲得更好的轉換率。

6. 積極的營銷策略

傳統上，行銷往往是做出反應——例如在註意到銷量下降後發送優惠券，或是在意識到廣告活動沒有達到預期目標後改變廣告活動。

但預測行銷顛覆了劇本。 預測智能不是等待訊號然後做出回應，而是使用數據和分析來預測客戶未來想要或需要什麼。 這樣，你就永遠領先一步。

例如，如果預測分析顯示某種類型的產品正在變得流行，您可以在趨勢達到頂峰之前加大行銷力度。 或者，如果數據顯示客戶可能對您的品牌失去興趣，您可以在他們開始尋找其他地方之前，透過個人化優惠重新吸引他們。

預測行銷如何發揮作用？

準確的數據是預測行銷的核心。 你擁有的越多越好。 人工智慧和機器學習工具使用不同的演算法和預測模型來分析這些數據，以預測未來的客戶行為和偏好。

這個過程將數據科學與行銷知識相結合，對客戶下一步可能會做什麼、他們是否可能購買什麼、何時購買或他們參與特定管道的可能性進行有根據的猜測。

儘管許多品牌擁有執行此操作所需的數據，但這些數據通常分散在互不相關的系統中，例如分析軟體、電子郵件行銷平台、忠誠度工具、客戶服務解決方案、電子商務平台、社交媒體工具等。 這會產生數據孤島，阻礙行銷人員清楚了解客戶並妨礙準確的預測。

這就是為什麼像 Insider 這樣的良好客戶資料平台 (CDP) 對於做出準確的預測如此重要。 CDP 將不同來源的客戶資料統一到一個方便的資料庫。 這意味著它們可以充當儲存和分析客戶資料的中心樞紐。

此外，我們平台的人工智慧意圖引擎可以分析這些統一數據，從而準確預測每個客戶的購買可能性、參與特定管道的可能性、折扣親和力等。

您還可以獲得一個專用的預測行銷分析儀表板，其中包含各種有用的統計數據和指標，如下所示。

預測行銷策略的範例

下面，我們將探討一些實際範例，說明 Insider 的預測行銷功能如何影響工作流程和關鍵業務指標。

1.個人化產品推薦

正如我們前面提到的，個人化產品推薦是根據客戶的獨特偏好和過去的行為（例如購買歷史和線上瀏覽模式）為客戶量身定制的建議。

它們可以對轉換和收入產生巨大影響。 例如，飛利浦利用 Insider 的人工智慧產品推薦將其行動轉換率提高了 40.1%，並產生了超過 20,000 歐元的增量收入。

另外，透過 Insider，這些建議不僅限於您的網站。 您可以將它們擴展到電子郵件、簡訊和 WhatsApp 等訊息傳遞管道，以確保全面一致的體驗。

如果您有興趣，我們將在產品推薦引擎指南中更詳細地探討這個主題。

2. 細分

Insider 的平台提供強大的細分功能，使行銷團隊能夠根據 120 多種屬性（包括特徵、行為、偏好、人口統計等）創建高度針對性的客戶細分。

此外，Insider 的人工智慧預測引擎可讓您根據未來的預測行為來細分和定位客戶，例如：

• 購買的可能性。
• 客戶生命週期狀態。
• 屬性或折扣親和力。
• 參與特定管道的可能性。

這些預測受眾為更準確的客戶定位提供了大量機會。 例如，您可以對以下使用者進行細分：

• 購買的可能性很高並且最近剛打開您的行動應用程式。
• 具有較高的折扣親和力並造訪過特定產品頁面但未購買。
• 在特定管道上與您的品牌互動的可能性很高，並且對某些產品屬性有親和力。

3. 客戶旅程建置與優化

除了產品發現和細分之外，預測行銷也非常適合建立相關且一致的客戶旅程。

具體來說，兩個預測功能可以幫助您精確地傳遞每個訊息 - 次佳頻道預測和發送時間優化 (STO)。

次佳通路預測是為了找出聯絡每位客戶的最佳接觸點。 此功能分析可分析過去的行為，並自動使用每個客戶最有可能參與的管道 - 無論是電子郵件、推播通知、簡訊、WhatsApp 等。

STO分析您的客戶何時在不同管道上最活躍、反應最活躍，並相應地安排您的訊息。 例如，如果資料顯示客戶經常在晚上檢查電子郵件，STO 將確保您的電子郵件在該時間到達他們的收件匣。 這增加了您的訊息不僅被看到而且被採取行動的機會。

這兩個功能確保旅程的每一步不僅在內容上，而且在正確的時間透過正確的管道進行客製化。 它們還可以為您節省大量時間和精力，因為您無需手動對不同通道進行 A/B 測試並發送時間來確定最佳通道。

預測行銷的實際應用：3 個現實案例研究

現在您已經了解了預測行銷的工作原理以及應用範圍，讓我們探討一些現實生活中的例子來展示其力量。 以下的三家公司使用了我們剛剛探討的不同類型的策略—產品推薦、客戶旅程建立和細分。

#1 阿迪達斯

面對 COVID-19 封鎖期間線上流量的激增，阿迪達斯尋求更有效地吸引和留住訪客。 具體來說，他們希望更好地預測網站訪客希望看到哪些產品，以提高轉換率。

這就是為什麼他們轉向 Insider 的人工智慧智慧推薦器和類別優化器。 在使用這些工具的短短一個月內，阿迪達斯的平均訂單價值 (AOV) 增加了 259%，轉換率增加了 13% 。

阿迪達斯成功的另一個關鍵是他們有針對性的行銷活動和個人化優惠券代碼的策略性使用，從而改善了新客戶和回頭客的線上購物體驗。

例如，使用 Insider 的 Web Suite 可以為不同的客戶群創建不同的優惠券變體，導致新用戶的 AOV 顯著增加，並且回訪用戶的轉換率顯著提高。

最後，阿迪達斯利用類別優化器工具優化其行動用戶體驗，使行動轉換率提高了 50.3% 。

要更深入地了解阿迪達斯的方法，請查看完整的案例研究。

#2 貝納通的統一色彩

面對放棄購物車和需要更多註冊等挑戰，United Colors of Benetton 求助於 Insider 的人工智慧驅動的客戶旅程建構器 - Architect。

該工具使他們能夠針對不同的用例創建個人化的客戶旅程。

例如，為了減少購物車放棄，貝納通實施了三階段網路推播通知策略。 這種方法涉及針對將商品留在購物車中的客戶，及時提供有關新商品的通知，然後提供個人化訊息，如果需要，還提供優惠券代碼。 該方法實現了4.8%的轉換率，比行業平均高出7倍。

在增加新用戶註冊方面，貝納通精心設計了網路推播旅程流程，實現了 5.7% 的註冊率，這一數字比行業標準高出 10 倍。 這些策略在預測行銷的推動下，不僅解決了貝納通最初的挑戰，而且還大幅增加了其增量收入和用戶群。

總體而言，Architect 使該品牌能夠創建個人化的客戶旅程，從而使轉換率提高了 7 倍，新客戶獲取量提高了 10 倍。 您可以在我們的網站上找到完整的案例研究。

#3 皮爾卡丹

當皮爾卡丹面臨客戶獲取成本不斷上升的挑戰時，他們轉向了 Insider 的預測廣告受眾 (PAA)。 利用 Insider 的人工智慧支援技術，皮爾卡丹能夠更有效地細分受眾，並專注於用戶行為和預測數據。 這種方法使他們能夠瞄準那些表現出真正購買意願的客戶，從而顯著優化他們的廣告支出。

結果是顯著的。 皮爾卡丹的轉換率提高了445 %，廣告支出回報率 (ROAS) 提高了 164.83%。

影響更大的是每次獲取成本 (CPA) 的降低，下降了 67.95%。 透過利用 Insider 的專業知識和預測技術，皮爾卡丹不僅實現了提高 ROAS 的目標，還大大降低了廣告成本，這一結果既令人驚訝又對品牌非常有利。

您可以在完整的案例研究中詳細了解他們如何利用 Insider 的預測細分。

使用 Insider 的 AI 驅動的意圖引擎準確預測客戶行為

Insider 的人工智慧驅動的意圖引擎、產品推薦和旅程編排功能可幫助您準確預測客戶行為並根據他們自訂行銷策略。

您可以使用我們的企業行銷平台來：

• 在每個接觸點為所有個人客戶打造一致且個人化的體驗。
• 將所有客戶資料（來自 CRM、CMS、分析工具以及任何其他線上或離線來源）聚合到一處。
• 為所有客戶建立統一的 360 度檔案，揭示他們的行為、興趣和首選接觸點。
• 從一個地方訪問廣泛的管道，包括現場、簡訊、WhatsApp、電子郵件、網站搜尋等等。
• 透過整合您的行銷技術堆棧，而不是使用一堆不相關的單點解決方案，最大限度地提高您的行銷工作和預算。

我們龐大的範本庫可讓您快速利用經過驗證的策略，而我們經驗豐富的支援團隊可以幫助您設定我們的平台，了解其工作原理，並根據您的需求實施正確的行銷策略。

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